Rất nhiều Data Analyst từng trải qua tình huống này.
Bạn xây dựng một dashboard chỉn chu.
Chạy đầy đủ SQL, Python, thậm chí cả model.
Slide insight được trình bày logic, rõ ràng.
Trong buổi review, stakeholder gật đầu, khen “hay”, “hợp lý”.
Cuộc họp kết thúc.
Và rồi… không có hành động nào xảy ra sau đó.
Insight không được sử dụng không đồng nghĩa với việc bạn phân tích sai dữ liệu.
Tuy nhiên, nó gần như chắc chắn đang sai ở một tầng cao hơn: tầng business, bối cảnh ra quyết định, hoặc khả năng chuyển hóa thành hành động.
Một insight chỉ thực sự có giá trị khi nó làm thay đổi quyết định. Nếu không, dù đúng đến đâu, nó vẫn chỉ dừng lại ở mức “thông tin thú vị”.
1. INSIGHT “ĐÚNG DỮ LIỆU” NHƯNG “SAI VẤN ĐỀ”
1.1. SAI LẦM PHỔ BIẾN
Data Analyst rất dễ rơi vào việc phân tích:
– Những thứ dễ đo
– Những thứ có sẵn trong dữ liệu
– Những chỉ số nhìn đẹp trên dashboard
Trong khi đó, business không vận hành dựa trên những gì “dễ đo”, mà dựa trên những gì cần phải quyết.
Một KPI trông ấn tượng chưa chắc đã liên quan đến quyết định quan trọng.
Ví dụ, bạn phân tích churn theo độ tuổi và phát hiện nhóm 18–24 có tỷ lệ churn cao nhất. Phát hiện này đúng về mặt dữ liệu.
Nhưng vấn đề thực sự mà business đang đau có thể lại nằm ở:
? Pricing không phù hợp.
? Kênh acquisition hút sai phân khúc
? Product friction trong giai đoạn onboarding
Insight đúng, nhưng không trúng điểm đau.
1.2. VÌ SAO STAKEHOLDERS KHÔNG LÀM THEO
Bởi vì insight đó không trả lời câu hỏi mà họ đang mang theo khi bước vào cuộc họp.
Decision-maker hiếm khi hỏi:
“Insight này có đúng không?”
Họ thường tự hỏi:
“Vậy tôi phải làm gì khác đi?”
Nếu insight không giúp họ trả lời câu hỏi này, nó sẽ được ghi nhận là “hay”, rồi dừng lại ở đó.
1.3. DẤU HIỆU NHẬN BIẾT
Insight được khen ngợi => Nhưng không có câu hỏi tiếp theo => Không ai bàn về bước hành động kế tiếp.
Điều này cho thấy insight không sai, nhưng nó không nằm trên decision path.
2. INSIGHT KHÔNG GẮN VỚI MỤC TIÊU KINH DOANH CỤ THỂ
2.1. SỰ NHẦM LẪN PHỔ BIẾN CỦA DATA ANALYST
Nhiều Data Analyst vô thức coi insight là “một phát hiện thú vị từ dữ liệu”.
Trong khi với business, insight được hiểu là: một đòn bẩy có khả năng tác động đến KPI.
Hai cách hiểu này khác nhau về bản chất.
2.2. VÌ SAO NHIỀU INSIGHT BỊ BỎ QUA
Những insight dạng:
– “Nhóm A có engagement cao hơn 12%”
– “Feature X được sử dụng nhiều nhất”
– “User hoạt động nhiều hơn vào thứ Hai”
thường không dẫn đến hành động, vì business sẽ ngay lập tức đặt câu hỏi:
– Điều này ảnh hưởng bao nhiêu đến doanh thu?
– Có giúp giảm chi phí hay rủi ro không?
– Có khả năng scale hay không?
Nếu insight không trả lời được những câu hỏi đó, việc nó bị bỏ qua là điều dễ hiểu.
2.3. NGUYÊN TẮC CỐT LÕI
Insight không gắn với KPI sẽ không dẫn đến hành động.
Và ngay cả khi insight đã đúng vấn đề, đúng KPI, nó vẫn có thể… không được triển khai.
3. INSIGHT KHÔNG KÈM KHUYẾN NGHỊ HÀNH ĐỘNG RÕ RÀNG
3.1. LỖI NGHIÊM TRỌNG NHƯNG RẤT PHỔ BIẾN
Nhiều insight dừng lại ở việc:
– Mô tả xu hướng
– So sánh các nhóm
– Chỉ ra mối tương quan
Nhưng không trả lời được những câu hỏi rất cơ bản:
– Ai sẽ làm?
– Cần làm gì?
– Khi nào làm?
– Mức độ ưu tiên ra sao?
3.2. STAKEHOLDERS KHÔNG CÓ THỜI GIAN “TỰ DIỄN GIẢI” Stakeholder không có thời gian “tự diễn giải”
Stakeholder không có nhiệm vụ:
– Dịch insight thành action
– Tự đánh giá rủi ro
– Tự thiết kế experiment
Nếu Data Analyst không làm phần này, insight gần như chắc chắn sẽ dừng lại trên slide.
3.3. CẤU TRÚC CỦA MỘT INSIGHT CÓ SỨC NẶNG
Một insight có khả năng tạo impact thường bao gồm:
Insight + Recommendation + Expected impact
Ví dụ:
+ Insight: Conversion trên mobile thấp do quy trình thanh toán quá dài
+ Recommendation:
Rút gọn từ 4 bước xuống 2 bước
Chạy A/B test trong 2 tuần
+ Impact dự kiến: Tăng 3–5% GMV
Tuy nhiên, ngay cả khi insight đúng và action rõ ràng, vẫn có những trường hợp không ai làm theo.
4. INSIGHT ĐI NGƯỢC LẠI NIỀM TIN HOẶC QUYỀN LỢI CỦA STAKEHOLDERS
4.1. MỘT SỰ THẬT CẦN CHẤP NHẬN
Quyết định trong doanh nghiệp không hoàn toàn dựa trên lý trí.
Insight đôi khi:
– Phủ nhận chiến lược đang triển khai
– Đụng chạm đến team khác
– Khiến một cá nhân hoặc bộ phận “mất mặt”
4.2. PHẢN ỨNG THƯỜNG THẤY
Stakeholders hiếm khi phản bác trực diện.
Thay vào đó là sự im lặng, hoặc những câu nói quen thuộc như:
“Let’s park this for now.”/Để sau nhé!
Insight không bị bác bỏ, nhưng cũng không được thực hiện.
4.3. VAI TRÒ CỦA DATA ANALYST TRONG BỐI CẢNH NÀY
Lúc này, Data Analyst không chỉ cần “đúng”, mà cần giúp người khác đúng một cách an toàn.
Vấn đề không chỉ nằm ở nội dung insight, mà còn ở cách nó được giao tiếp.
5. INSIGHT KHÔNG ĐƯỢC TRÌNH BÀY BẰNG “NGÔN NGỮ QUYẾT ĐỊNH”
5.1. KHOẢNG CÁCH NGÔN NGỮ
Các khái niệm như:
– P-value
– Correlation
– Feature importance
có ý nghĩa với Data Analyst, nhưng không phải là điều CEO hay Head of Business quan tâm.
5.2. BUSINESS THỰC SỰ MUỐN NGHE ĐIỀU GÌ
Họ quan tâm đến:
– Rủi ro
– Trade-off
– Kịch bản
– Chi phí của việc không hành động
5.3. SỰ KHÁC BIỆT TRONG CÁCH DIỄN ĐẠT
Data-centric
Decision-centric
“Model accuracy 82%”
“Nếu làm theo, rủi ro giảm X%”
“Group B thấp hơn”
“Nếu không xử lý, tổn thất Y tỷ mỗi năm”
Insight không chỉ cần đúng, mà còn cần được tin.
6. INSIGHT ĐẾN QUÁ MUỘN HOẶC QUÁ SỚM
6.1. THỜI ĐIỂM LÀ YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH
Nhiều insight không được triển khai đơn giản vì:
– Quyết định đã được đưa ra
– Ngân sách đã khóa
– Roadmap đã chốt
6.2. SAI LẦM THƯỜNG GẶP
Insight đúng về mặt phân tích, nhưng không đúng về mặt thời điểm.
Stakeholder không còn khả năng quay đầu.
6.3. BÀI HỌC RÚT RA
Insight cũng có vòng đời.
Khi đã qua thời điểm quyết định, nó gần như không còn giá trị hành động.
7. INSIGHT “ĐÁNG ĐƯỢC LÀM THEO” TRONG NHƯ THẾ NÀO?
7.1. NĂM TIÊU CHÍ CỦA MỘT INSIGHT CÓ IMPACT
– Giải đúng bài toán quyết định
– Gắn với KPI cụ thể
– Có khuyến nghị hành động rõ ràng
– Được trình bày theo góc nhìn stakeholder
– Được đưa ra đúng thời điểm
7.2. CHECKLIST NHANH CHO DATA ANALYST
Trước khi gửi insight, hãy tự hỏi:
– Ai là người ra quyết định?
– Họ đang lo lắng điều gì?
– Nếu không làm theo, tổn thất là gì?
– Nếu làm theo, lợi ích là gì?
– Tôi đã thay họ suy nghĩ đủ chưa?
VAI TRÒ CỦA DATA ANALYST
Một insight không được sử dụng không phải là thất bại của dữ liệu.
Nó thường là dấu hiệu cho thấy Data Analyst:
– Đang đứng quá xa quá trình ra quyết định
– Chưa thực sự bước sang vai trò business partner
Data Analyst giỏi không phải là người tìm ra insight hay nhất, mà là người giúp người khác đưa ra quyết định tốt hơn.
Cheers! 
– Xem ngay Lộ trình học Data Analyst chuyển ngành thành công trong vòng 5-8 tháng
– Xem ngay Lộ trình Khóa Power BI Mastery để bắt đầu học Power BI và nâng cấp kỹ năng phân tích (dành cho người mới bắt đầu)
– Tham gia Vietnam Data Analyst Forum – #1 Informative Group để học hỏi và chia sẻ kiến thức về Data Analytics
– Cập nhật lịch khai giảng, chương trình ưu đãi và nhận tư vấn chuyển ngành miễn phí tại Data Coaching 1 on 1 – UniGap
